EMアルゴリズム徹底解説 - Qiita
本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会スライドまとめ - Qiita
機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会の発表スライドをまとめたページです。 随時更新します。 機械学習プロフェッショナルシリーズ輪読会 Conpass URL: http://ml-professional.connpass.com 1冊目：「深層学習」 2冊目：「異常検知と変化検知」 #1「深層学習」編 http://bookclub.kodansha.co.jp/product?isbn=9784061529021 正誤表 chapter 1: はじめに @a_macabee http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-01-49404580 Chapter 2:順伝播型ニューラルネットワーク @a_macabee http://www.slideshare.net/beeEaMa/chapter-02-49488411 Chapter 3:確
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